Framework de Reputação
Baseado em Opiniões
Andrew Diniz da Costa
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Agenda
• Motivação
• Framework de reputação
• Estudos de caso
• Próximos passos
• Considerações finais
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Motivação
• Determinar a reputação de
alguma coisa
• Participação na competição
ART-Testbed
• Agente finalista Zé Carioca
LES
• Domínio envolvendo troca de
mensagens para realizar as
melhores avaliações possíveis
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Motivação
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Modelo Conceitual
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Modelo Conceitual
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Governance Framework
• Framework para o Cálculo de Reputações de agentes de
software baseado em Testemunhos.
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Framework de Reputação
• Framework de SMAs
• Cálculo de reputações baseado em informações
• Presença de técnicas (ex:Reasoning) que auxiliem:
– Determinar boas informações fornecidas ao agente
– Detecção de mudança nos comportamentos dos agentes
– Calcular reputações
• Transações possíveis
– Opinião
– Reputação
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Hot Spots
• Estratégias para:
– Calcular a reputação de um agente
– Detectar mudanças de comportamento
• Tipos de reputação
– Por unidade
– Por conjunto de unidades
• Presença de punição
• Comportamentos realizados pelos agentes
– Informações fornecidas para cada agente
– Realização de alguma ação
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Hot Spots
• Entidades comuns a SMAs
– Agente, Organização, ect.
• Armazenamento dos dados usados e calculados
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Frozen Spots
• Objetivo, Ambientes, etc
• Gerenciamento (Agent Management System):
– Agentes
– Organização
– Etc.
• Mensagem*
• Comunicação entre os agentes
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Questões em aberto
• Decidir se irá estender o ASF, Jade, Jadex,...
• Verificar se vale a pena estender o Governance Framework
• Quais técnicas utilizar:
– Forward Chaining
– Backward Chaining
– Lógica Fuzzy
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Estudos de caso
• Agente Zé Carioca LES
• Bolsa de Valores
• Críticas de cinema e teatro
• Controle de versão para definição colaborativa de processos
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Bolsa de Valores
• Motivação: Ótimo cenário para mapear os conhecimentos
adquiridos na competição
• Cenário mais real, com maiores possibilidades
• Estrutura da Bolsa de Valores
– Empresas de Capital Aberto
– Corretoras de Valores
– Investidores
– Bolsa de Valores
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Trabalhos Relacionados
• Folhainvest: é um simulador, que não utiliza nenhuma
técnica de sistemas de multi-agentes, promovido pelo
caderno de investimentos do jornal Folha de São Paulo em
parceria com a Bovespa.
• TrAgent: desenvolvido em conjunto pelas universidades
Carbondale e George Manson, nos EUA. TrAgent é um
modelo baseado em agentes de software para negociação de
ações.
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Bolsa de Valores
Petrobrás
Calcula
reputações
para investir
em empresas
Vale do Rio Doce
Banco do Brasil
Corretora X
Investidor A
Investidor B
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Fornece
opiniões para
investidores
Calcula
reputações
de corretoras
Bolsa de Valores
Investidor
Corretora
Request Opinion
Response Opinion
Investidor A
Investidor B
Request Opinion
Response Opinion
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Transação de
Opinião e Reputação
são possíveis
Possíveis trabalhos para Bolsa de Valores
• Trabalho 1
– Instância do framework (Estudo de caso)
– Mediador e Investidor como agente
– Tipo de instanciação
• Criar um simulador estilo a competição ART Testbed
• Criar uma aplicação Web.
• Trabalho 2
– SMA que respeite regras/leis da Bolsa de valores
– Desenvolvimento de técnicas para:
• Corretora de Valores: geração de opiniões para investidores
• Investidor: quando realizar investimentos (agente inteligente)
– Se possível, estender o framework de reputação
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Críticas de cinema e teatro
• Usuários solicitam opiniões de críticos. A partir disso, usuários
podem criar reputações para cada um deles.
• A partir de um conjunto de análises a tendência é que a quantidade
de perguntas diminua. Usuário tende a perguntar apenas para
aqueles que possuem reputação alta.
• Agentes:
– Usuário
– Crítico*
• Variáveis para cálculo da reputação
– Uma nota para o filme ou peça
– Gênero (terror, comédia, etc)
– etc
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Definição Colaborativa de Processos
• Diversas pessoas trabalhando em um mesmo processo
(Comunicação, Cooperação e Coordenação)
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Definição Colaborativa de Processos
• Desafio da colaboração
– Adição ou extração de atividades, artefatos, etc.
• Opiniões diferentes implica conflitos
• Falta de um controle mais adequado de versões para
definição colaborativa
• Problema de realizar consolidação de informações
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Próximo passos
• Artigo para a conferência AAMAS.
• Criar e determinar escopo do framework de reputação
• Proposta de dissertação (final de setembro)
• Criar as instâncias
– Novo agente Zé Carioca LES
– Bolsa de Valores
– Críticas de filme
• Escrever dissertação (01/08 – 03/08)
• Defender (final de março)
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Considerações finais
• Determinar qual framework estender.
• Talvez a possibilidade de duas dissertações de mestrado:
– Foco em Reputação e;
– Leis.
• Criação de um novo agente Zé Carioca para a próxima
competição.
• Pretendo defender a proposta de dissertação em setembro.
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Referências
•
Web site da Bovespa, 2007, http://www.bovespa.com.br
•
Tatikunta R., Rahimi S., Shrestha P., Bjursel J. “TrAgent: A Multi-Agent
System for Stock Exchange” 2006 IEEE/WIC/ACM International Conference
on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT 2006
Workshops)(WI-IATW'06) 0-7695-2749-3/06
•
ART Testbed Team. Agent Reputation and Trust Testbed.
http://www.lips.utexas.edu/art-testbed/competition_rules.htm
http://www.lips.utexas.edu/art-testbed/pdf/SpecSummary.pdf
•
Fernanda Duran, Viviane Torres da Silva, and Carlos J. P. de Lucena (2006)
“Using Testimonies to Enforce the Behavior of Agents”.
•
José de S. P. Guedes Viviane Torres da Silva, and Carlos J. P. de Lucena
(2006) “A Reputation Model Based on Testimonies”.
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Referências
•
Fullam, K., T. Klos, G. Muller, J. Sabater, A. Schlosser, Z. Topol, K. S.
Barber, J. Rosenschein, L. Vercouter, and M. Voss. (2005) "A Specification
of the Agent Reputation and Trust (ART) Testbed: Experimentation and
Competition for Trust in Agent Societies," The Fourth International Joint
Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS2005), Utrecht, July 25-29, pp. 512-518
•
Fullam, K., T. Klos, G. Muller, J. Sabater, Z. Topol, K. S. Barber, J.
Rosenschein, and L. Vercouter. (2005) "A Demonstration of The Agent
Reputation and Trust (ART) Testbed: Experimentation and Competition for
Trust in Agent Societies," The Fourth International Joint Conference on
Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS-2005) Demonstration
Track, Utrecht, July 25-29, pp. 151-152.
•
Sen, S., I. Goswami, and S. Airiau. (2006) "Expertise and Trust-Based
Formation of Effective Coalitions: An Evaluation of the ART Testbed," The
Workshop on Trust in Agent Societies at The Fifth International Joint
Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS2006), Hakodate, Japan, May 9, pp. 71-78
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Referências
• Stranders, R. (2006) Argumentation Based Decision Making for
Trust in Multi-Agent Systems. Master's Thesis, Delft University of
Technology.
• Fullam, K. and K.S. Barber. (2006) "Learning Trust Strategies in
Reputation Exchange Networks," The Fifth International Joint
Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems
(AAMAS-2006), Hakodate, Japan, May 8-12, pp. 1241-1248.
• Kafali, O. and P. Yolum. (2006) "Trust Strategies for ART Testbed,"
The Workshop on Trust in Agent Societies at The Fifth International
Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems
(AAMAS-2006), Hakodate, Japan, May 9, pp. 43-49.
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Fim!